原贴链接

（仅包含两个图片链接，无实质可翻译内容）

讨论总结

原帖提出Gemma3 - 12b - Q4在Ollama上比Deepseek - R1 - 14b - q8慢，怀疑是否操作有误。评论围绕这一主题展开，主要从kv缓存、系统配置、模型差异等方面分析速度慢的原因，包括kv缓存启用可能减慢推理速度、不同模型在Ollama上的运行速度差异、系统配置可能影响速度、模型可能尚未优化等，整体氛围较为理性地探讨技术问题。

主要观点

  1. 👍 kv缓存启用可能会显著减慢推理速度
    • 支持理由：在小的granite模型中存在同样问题，且有用户反映在Gemma3 - 12b - Q4模型上也可能如此。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 某些模型在Ollama上速度存在差异
    • 正方观点：如4b、12b与27b在启用kv缓存时速度不同，14b和4b模型在Ollama上运行存在问题而27B运行速度快。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 系统配置可能影响Gemma3 - 12b - Q4在Ollama上的速度
    • 解释：Windows系统下使用CUDA存在提示处理速度慢的情况，有人分享系统配置来探讨与速度的关系。
  4. 💡 Gemma3 - 12b - Q4在Ollama上慢是因为尚未优化
    • 解释：架构差异大，一些内核无法使用，Ollama可能采用初级实现方式。
  5. 💡 怀疑Gemma3 - 12b - Q4速度慢可能与较大词汇量有关
    • 解释：类比Gemma 2模型因词汇量大而速度慢，怀疑该模型也有此情况。

金句与有趣评论

  1. “😂 Are you using quantized kv cache? It’s the same issue with small granite models, enable kv cache will slow down inference significantly, it seems they still didn’t fix it.”
    • 亮点：直接指出可能导致速度慢的关键因素kv缓存，并且提及在其他类似模型中也存在该问题。
  2. “🤔 For some reason, 4b and 12b are slower than 27b with kv cache enabled.”
    • 亮点：给出了不同模型在特定缓存启用情况下的速度差异。
  3. “👀 UPDATE: So apparently its the 14b and 4b models that are acting up in Ollama.”
    • 亮点：对问题中的模型在Ollama上的情况有了进一步的更新说明。
  4. “🤔 It runs fast with llama.cpp”
    • 亮点：提供了Gemma3 - 12b - Q4在另一个平台上运行速度的对比情况。
  5. “😉 I originally thought this was Google’s resource penalty for open - source models, but I’ve seen many people say that gemma3 is slow.”
    • 亮点：表达了对速度慢的一种初始推测以及大众的普遍反映。

情感分析

总体情感倾向为中性，主要是在探讨技术问题。分歧点较少，主要的不同观点在于对速度慢的原因判断，可能是由于模型本身复杂，涉及到的因素较多，如缓存、架构、词汇量、系统配置等，不同的人从不同的角度进行推测。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会进一步探讨如何优化Gemma3 - 12b - Q4在Ollama上的运行速度，以及如何调整相关参数。
  • 潜在影响：如果能找到速度慢的真正原因并解决，可能会提高相关模型在Ollama上的使用效率，对使用这些模型进行相关研究或工作的人员有积极影响。

详细内容：

标题：Ollama 中 Gemma3-12b-Q4 比 Deepseek-R1-14b-q8 运行慢，是设置问题还是未优化？

最近，Reddit 上有一个关于模型运行速度的热门讨论引起了大家的关注。帖子“Gemma3-12b-Q4 seems a lot slower on Ollama than Deepseek-R1-14b-q8? Did I mess something up?”获得了众多的关注和大量的评论。

主要讨论方向集中在探究 Ollama 中 Gemma3-12b-Q4 运行速度慢的原因，以及如何解决这个问题。

有人指出，使用量化的 kv 缓存可能是导致速度变慢的原因，对于小型花岗岩模型同样存在这个问题，启用 kv 缓存会显著降低推理速度，而且似乎还未修复。有人无奈地表示只能禁用它，但速度只是稍有提升。还有人询问如何在 Ollama 中启用或禁用量化的 kv 缓存，并给出了相关链接：https://github.com/ollama/ollama/blob/main/docs/faq.md#how-can-i-set-the-quantization-type-for-the-kv-cache 。

对于速度慢的问题，有人分享道：“对于某些原因，启用 kv 缓存时 4b 和 12b 比 27b 慢”，并提供了相关链接：https://github.com/ollama/ollama/issues/9683 。有人更新说，在 Ollama 中似乎是 14b 和 4b 模型出了问题，而 27B 运行速度较快。

有人提出疑问，想知道分享者的系统规格。分享者回复称系统为 Windows 10，处理器是 AMD Ryzen 9 7950X 16 - Core Processor，4501 Mhz，16 核，32 逻辑处理器，主板是 Asrock X670E Taichi，128GB 内存，显卡为 Geforce GTX 1660 Super - 6GB VRAM（显示），RTX 8000 Quadro - 48GB VRAM（推理）。

也有人认为它在 llama.cpp 中运行速度快。有人觉得可能是还没有进行优化，从 vllm 的拉取请求来看，架构差异较大，无法使用某些内核，所以 Ollama 可能实现得比较简单。还有人猜测是不是像 Gemma 2 模型因为词汇量较大所以慢，也许是谷歌自身的 TPU 硬件导致了模型的这种权衡，又或许是某些参数需要调整。

总的来说，大家对于 Ollama 中 Gemma3-12b-Q4 运行速度慢的原因存在多种猜测和分析，但尚未达成明确的共识。有人认为是缓存设置问题，有人觉得是模型优化不够，还有人从硬件和架构方面进行探讨。这一讨论充分展现了大家对于技术问题的深入思考和积极探索，也期待未来能够找到确切的原因和有效的解决方案。